基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的机载多传感器管理

传感器管理在数据融合系统中起着重要作用,机载多传感器系统通常面临着资源受限的状况,如传感器最大跟踪数量小于目标数量,无法保证所有传感器拥有相同精度与参照系等。因此,本文提出了一种基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的多传感器管理算法。首先,将空中目标的自身属性部分量化以得到目标战略优先级;再利用目标的跟踪精度、传感器测量精度和期望的跟踪精度之间的关系,定义了精度预提升矩阵和精度缺乏矩阵。再将上述两部分结合构建目标函数,运用整数线性规划的方法进行优化。最后,仿真试验设置了包括三个机载传感器对4个目标的跟踪任务,对比其他文献中的结果,显示出本文算法更为合理、有效。     

单兵导航多传感器信息融合自适应滤波算法

基于足绑式INS的单兵导航系统,通过将惯性导航系统、人体运动学约束、磁强计等多传感器信息进行融合得到准确的单兵导航信息。对于匀速步行时的单兵导航,可采用普通Kalman滤波算法进行多传感器信息融合,但不能满足跑步等激烈运动模式下单兵导航需求。提出衰减记忆新息自适应Kalman滤波算法,可满足多步态模式下的单兵导航多源信息融合的需求,实验结果验证了算法的有效性。     

基于实测数据回放的ROV导航定位系统研究

针对ROV对国产导航系统的需求,研发了包含导航融合终端软件及光纤罗经在内的ROV导航定位系统工程样机。该系统由嵌入式运行模式、仿真运行模式和数据分析模块三部分组成,能够完整记录ROV工作环境数据信息并进行时标化存储,生成实测数据文件,进而通过精准复现ROV工作环境数据,为ROV导航算法的调试提供便捷、一致的试验数据和高效的数据分析手段。海试验证结果表明,系统有效复现了水下试验数据,通过数据回放仿真高效完成了导航算法参数调试,对USBL噪声实现80%抑制,并能够有效应对USBL输出异常情况,可有效辅助ROV水下调查及安装等工程作业。     

翼身融合民机总体气动技术研究进展与展望

翼身融合（BWB）布局作为下一代亚声速民机主流方案已得到共识,研究步伐正在加快,进入工程应用指日可待。在回顾国内外BWB民机发展历程的基础上,简要阐述了飞翼布局（FW）和BWB布局的差异,明确了BWB概念特征及应用范围。聚焦BWB飞机总体气动设计中的技术挑战和对策,重点论述分析了BWB布局技术瓶颈及设计思想演化,新型结构与重量估算、适航符合性等总体设计问题,气动布局设计原则、高-低速性能协调等气动布局设计问题,飞-发干扰与一体化设计、新型发动机技术应用等飞机-发动机综合集成设计问题,降噪技术及其衍生的设计冲突、考虑噪声指标的总体设计策略等问题。并从技术进展和工程可实现性角度,展望了BWB民机的发展趋势。     

基于极化敏感阵列的加权融合测角方法

角度估计是雷达的一个关键功能.极化敏感阵列用作雷达天线可有效减小模型误差,改善测角性能.为提高目标角度估计精度,本文提出了一种扩展的加权融合测角方法.首先对完备电磁矢量进行介绍,建立了极化-空域信号处理模型;其次推导了扩展后的加权融合测角方法;最后结合稀疏恢复测角方法,以双正交电偶极子阵列天线为例,验证了方法的有效性....     

河北省高校外籍教师域外思想传播及对策研究

本文以河北省高校外籍教师为研究对象,以其域外思想传播的途径、方式和内容为研究和核心问题,研究目标为在实证研究结果下制定相应对策,既发挥我省高校外籍教师的积极作用,使之成为我省教育国际化的贡献者和中外文化交流的桥梁,又守护好高校意识形态阵地,让高校外籍教师在尊重中国文化,遵守中国规则的前提下传递本国优秀文化.     

基于航迹质量评估的雷达和ADS-B数据融合方法

雷达和广播式自动相关监视系统（ADS-B）的数据融合是监视“黑飞”无人机和飞鸟等目标的有效手段,然而两种传感器跟踪性能差异较大且易波动,会带来融合精度下降问题。提出一种基于航迹质量评估的雷达和ADS-B 数据融合方法,首先量化评估局部航迹精度、数据更新次数和传感器测量误差对局部航迹质量的影响,其次综合计算局部航迹的质量加权因子,最后基于分布式融合结构完成异步航迹融合处理。结果表明：本文提出的融合处理方法能有效提高融合跟踪精度,在传感器跟踪性能出现波动的情况下,跟踪误差均优于传统航迹融合方法。实际工程应用中的融合效果也验证了本文方法有助于实现对低空合作和非合作式目标的综合监视。     

多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法

反舰导弹对舰船要害部位的精确打击能力是精确制导武器的关键技术之一。针对反舰导弹导引头对舰船要害部位检测精度低、特征提取能力不足,预测框的处理降低检测速度等问题,提出了一种多尺度特征融合的Anchor-Free轻量化舰船要害部位检测算法。由于舰船要害部位检测数据具有多尺度、多角度特性,引入多尺度特征融合模块,综合利用不同感受野的检测信息,优化特征提取;利用高效轻量化注意力机制改进Hourglass结构中的跨层连接,提升检测精度,降低算法总参数量;使用迁移学习有效提升算法收敛效果。在建立的舰船要害部位检测数据集和公开的PASCAL VOC数据集进行实验,检测准确率分别提升了4.41%和5.57%,分析算法参数与运算量,设计了模块消融实验,论证了所提算法的有效性。